WARNING:tensorflow:Your input ran out of data; interrupting training. Make s

时间: 2024-05-29 22:10:18 浏览: 162

tensorflow报错

#TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object. Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, numpy ndarrays, or TensorHandles. For reference, the tensor object was Tensor(“ArgMax:0”, shape=(64,), dtype=int64) which was passed to the feed with key Tensor(“Y:0”, dtype=i 在TensorFlow中，报错`TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object.`表明在执行会话（Session）时尝试将一个Tensor对象作为feed_dict的值，这是不被允许的。接受的feed值包括Python标量、字符串、列表、numpy数组或TensorHandles。在给出的例子中，错误信息指出问题出在将Tensor("ArgMax:0", shape=(64,), dtype=int64)作为键Tensor("Y:0", dtype=int64)的值传递。这个问题通常发生在尝试直接将TensorFlow操作的结果（即Tensor对象）馈送到`tf.Session.run()`的feed_dict中。在你的代码中，你定义了一个占位符`Y = tf.compat.v1.placeholder(tf.int64, shape=None, name='Y')`，然后在运行会话时应该用实际数据替换它，而不是用另一个Tensor对象。在训练神经网络时，我们通常需要提供训练数据和对应的标签。在你的代码中，你使用了`cnn_utils.convert_to_one_hot`将类别标签转换为独热编码表示，这一步是正确的。但是，当你运行`tf.Session.run()`时，你需要将`Y_train`的numpy数组（经过独热编码后的数据）作为`Y`占位符的值，而不是未经处理的Tensor对象。例如，正确的做法应该是这样的： ```python # 创建会话 with tf.Session() as sess: # 初始化所有变量 sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 某个训练循环 for epoch in range(n_epochs): for batch_idx in range(0, len(X_train), min_batch_size): batch_X, batch_Y = X_train[batch_idx:batch_idx+min_batch_size], Y_train[batch_idx:batch_idx+min_batch_size] # 运行训练步骤，将numpy数组喂给占位符 _, cost = sess.run([train_op, loss], feed_dict={X: batch_X, Y: batch_Y}) ``` 在上面的代码中，`train_op`是你的训练操作，`loss`是你的损失函数，`feed_dict`用于将当前批次的训练数据和标签传入会话。注意，`batch_X`和`batch_Y`是numpy数组，不是TensorFlow的Tensor对象。在你的程序中，还有其他值得注意的地方： 1. 数据预处理：你将输入图像除以225来归一化，这是一个常见的预处理步骤，但具体数值可能需要根据你的数据范围来调整。 2. 使用`tf_utils`和`cnn_utils`导入的自定义函数，确保这些函数能正确处理你的数据，并且没有引入其他错误。 3. 使用`tf.compat.v1`模块是因为你可能正在使用TensorFlow 1.x版本。对于最新的TensorFlow 2.x，许多API已经改变，例如`tf.get_variable`已被`tf.Variable`取代，`tf.nn.conv2d`等操作不需要显式指定步长和填充，可以直接在形状中指定。为了确保程序的正确性，你应该仔细检查你的训练循环，确保在每次迭代时正确地将numpy数据馈送到占位符，同时也要注意其他可能的错误，如计算损失、训练操作的定义等。如果在运行过程中遇到错误，确保检查所有的张量类型和形状是否匹配，以及是否正确初始化和操作了变量。

ure that your input data is sufficient for the number of epochs specified in your training loop. Additionally, you may want to check if there are any issues with your data loading or preprocessing pipelines.

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WARNING:tensorflow:Your input ran out of data; interrupting training. Make s

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WARNING:tensorflow:Your input ran out of data; interrupting training. Make sure that your dataset or generator can generate at least steps_per_epoch * epochs batches (in this case, 5715 batches). You may need to use the repeat() function when building your dataset.

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Interrupting... Be patient, this might take some time. Press Ctrl+C again to kill JVM

com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool. Having failed to acquire a resource, com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool@61116de9 is interrupting all Threads waiting on a resource to check out. Will try again in response to new client requests.

did not react to cancelling signal - interrupting; it is stuck for 30 second

For this part, you are allowed 30 minutes to write a composition on the topic: To understand other people.

nginx -s reload

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